Energie : le rapport caché sur une France 100% renouvelable

Vers un mix électrique
100% renouvelable en 2050
nS~rusu~vt TwIçAJn
DUraŒçDmqalAra
Et~ LE~
Rapport final

aFI.n
1. Table des matières
1. Table des matières 2
2. Préambule 5
2.1 Avant-Propos 5
2.2 Auteurs 7
2.3 Résumé exécutif 8
2.4 Executive Summary 9
2.5 Liste des documents complémentaires 10
3. Présentation de l’étude 11
3.1 Objectifs et périmètre de l’étude 11
3.1.1 Objectifs 11
3.1.2 Périmètre 11
3.2 Hypothèses structurantes 11
3.2.1 Gisements 11
3.2.2 Coûts des technologies projetées à 2050 14
3.2.3 Projections de la consommation 18
3.2.4 Pilotage de la demande 20
3.2.5 La prise en compte de l’aléa météorologique 24
3.2.6 Valorisation du surplus 27
3.3 Modélisation détaillée 28
3.3.1 Filières de production EnR 28
3.3.2 Stockage 32
3.3.3 Réseau de transport inter-régional 36
3.3.4 Modélisation des pays frontaliers 37
3.4 Méthode, critères et contraintes de l’optimisation 38
3.5 Plusieurs variantes et analyses de sensibilité autour d’un cas de référence39
4. Quelles sont les conditions optimales pour un mix électrique 100% renouvelable
en 20509 42
4.1 Plusieurs mix électriques sont possibles 42
4.1.1 Cas de référence 43
4.1.2 Autres mix possibles 47
4.2 La mixité technologique est essentielle 51
4.2.1 Complémentarité du solaire et de l’éolien 51
4.2.2 Arbitrage entre les filières éoliennes terrestres ancienne et nouvelle
génération 56
4.2.3 Une mixité technologique avant tout nationale 58
2

4.2.4 La place du PV et sa répartition entre centrales au sol et PV sur toitures
60
4.3 Un système électrique flexible et intelligent 62
4.3.1 Flexibilité infra-journalière 63
4.3.2 Flexibilité infra-hebdomadaire 65
4.3.3 Flexibilité inter-saisonnière 66
4.4 Une augmentation maîtrisée des flux entre régions 68
5. Au-delà des idées reçues sur les énergies renouvelables 69
5.1 Un mix électrique 100% renouvelable à coût maîtrisé 69
5.1.1 Reconstitution du coût annuel du cas de référence 69
5.1.2 Comparaison du coût entre variantes 71
5.1.3 Influence des paramètres pour abaisser le coût du système 72
5.2 Equilibre offre-demande atteint à toute heure de l’année 74
5.2.1 Comportement lors de phénomènes climatiques plus ou moins
favorables 74
5.2.2 Robustesse météorologique et sécurité de la fourniture électrique 78
5.2.3 Risque de sécheresse 78
5.3 Une indépendance énergétique sans autarcie 80
5.4 De fortes contraintes d’acceptabilité sociale sont compatibles avec un mix
100% renouvelable 81
5.5 La maîtrise de la demande est un élément clé pour limiter le coût d’un
scénario 100% EnR 84
5.6 Les contraintes d’acceptabilité liées au réseau ne sont pas un obstacle 86
5.7 Un surplus acceptable, en grande partie valorisable 88
5.7.1 Part du surplus 88
5.7.2 Valorisation en chaleur 89
5.7.3 Autres usages non modélisés 90
5.8 Quelle place pour les énergies marines ~ 90
5.9 Quelle occupation du sol pour un mix 100% renouvelable 9 92
6. De 40% à 100% renouvelable : quelles variations 9 95
6.1 Hypothèses structurantes 95
6.2 Quel dimensionnement et complémentarité des filières EnR et thermiques?
95
6.3 Evolution des besoins de flexibilité et moyens de stockage 102
6.4 Evolution des surplus, des principales EnR et des capacités d’échanges 102
6.5 Evolution du coût 104
7. Perspectives 106
8. Annexes 108
3

_. —
a* h *Wi
8.1 Glossaire . 108
8.2 Données détaillées 109
8.2.1 Gisements détaillés par filière 109
8.2.2 Productions annuelles par filières 110
8.2.3 Puissances installées par filière 111
8.2.4 Répartition des coûts 112
9. Table des illustrations 113

_* —
2. Préambule
2.1 Avant-Propos
Cette étude a été financée par l’ADEME, dans le cadre de réflexions sur les
conditions et les impacts précis qu’aurait la mise en place d’un approvisionnement
électrique à haut taux de pénétration des EnR (entre 80% et 100 % en énergie) à
l’horizon 2050.
Les travaux ont duré 14 mois. Ils ont été pilotés par l’ADEME, avec la contribution de
la Direction Générale de l’Energie et du Climat.
Dans un objectif de robustesse et de solidité scientifique, les hypothèses,
méthodologies et résultats ont été confrontés à un comité scientifique constitué
d’experts nationaux et internationaux du domaine de l’énergie, à la fois industriels et
académiques (RTE, AIE, IDDRI, Météo France, SRU, Total). Les membres de ce
comité scientifique sont vivement remerciés pour leur participation active et leurs
suggestions avisées.
Les éléments présentés dans ce rapport, ainsi que leur interprétation, sont les
résultats des travaux réalisés par Artelys, AIRMINES-Persee et Energies Demain
mais n’engagent aucunement les acteurs du consortium.
Les calculs reposent sur l’optimisation, pour la collectivité, des coûts
d’investissement et de production du parc électrique, en respectant les contraintes
techniques des actifs énergétiques, les contraintes réseau du contexte étudié et
l’équilibre offre-demande au pas horaire, comme le présente la Figure 1 (la section
3.4 présente plus de détails sur la modélisation).
4%
Figure 1 - Exemple d’équilibre offre-demande au pas horaire. Les productions s’ajoutent (une couleur par filière) pour
satisfaire la demande (en haut a gauche horizon annuel, en bas à droite zoom sur 10 jours)
Le parc électrique (capacités de production et d’interconnexion) est optimisé en se
basant sur des hypothèses d’évolution du coût des technologies et des combustibles
effectuées dans le cadre d’une recherche bibliographique complète.
5

_a ~
afla1
L’étude s’inscrit dans le contexte suivant:
Les coûts sont évalués du point de vue de la collectivité et ne reflètent pas les
opportunités que pourrait avoir un porteur de projet, du fait de dispositifs
réglementaires particuliers. Ainsi, une répartition des coûts de fourniture
d’électricité (par exemple : part énergie / part puissance / part fixe du TURPE,
répartition de la CSPE...) qui ne reflète qu’imparfaitement la réalité et la
disparité des coûts pour la collectivité peuvent rendre rentables certains
projets pour leur promoteur, alors qu’ils seront non rentables pour la
collectivité.
Le marché est supposé soumis à une concurrence libre et non faussée, sans
effets de pouvoir de marché.
Les externalités telles que l’impact sur l’emploi, les bénéfices sociétaux
associés à l’émergence d’une filière technologique dans un pays
(accroissement du savoir-faire, exportations), les externalités énergétiques
(indépendance) ou encore l’acceptabilité sociale du déploiement d’une
technologie ou d’un actif de réseau ne sont pas non plus pris en compte dans
cette méthodologie.
Pour l’ADEME, cette étude s’inscrit dans le prolongement des travaux de prospective
énergétique effectués en 2012 dans le cadre de ses cc Visions énergie 2030 et
2050 ». En 2013-2014, l’ADEME a déjà publié des études spécifiques sur les
applications potentielles du stockage à l’horizon 20301, ou sur les technologies
powerToGaz. De façon complémentaire, la présente étude entend approfondir
certains points techniques (celui de l’équilibre du réseau électrique) dans un contexte
encore plus ambitieux en termes de taux de pénétration des EnR.
Avec cette étude, l’objectif premier de l’ADEME est de développer la connaissance
sur les problématiques liées à un mix très fortement EnR. L’ADEME est tout à fait
consciente que cette étude n’est qu’une première pierre à un édifice qu’il sera
nécessaire de continuer de construire les années prochaines. Les résultats
engendrent de nouvelles questions, que de futures études pourront très certainement
traiter.
. ____________________________________________________
2012~
Exerdce Prospectif rnulti-secteur multi Energie
« Visions 2030~2050 »
‘t
Etudé Etude Etude « vers en système
PEPS P2G electrique 100% renouvelable>’
études subséquent . rés ù:de
d r t ,an d
y, pcVc e
En cofinancement avec l’ATEE et le Ministère du Redressement Productif
2013:
2014~
2015~
V
6

a rtnaa.
2.2 Auteurs
Les travaux ont été réalisés par les personnes suivantes:
• Direction de projet (Artelys) : Laurent Fournié
• Chef de projet (Artelys) : Alice Chiche
• Modélisation des systèmes énergétiques, simulation d’équilibres offre-
demande horaires, optimisation de systèmes énergétiques, calculs
économiques (Artelys) : Nathalie Faure, Régis Bardet, Jean-Christophe Alais
• Connaissance et évaluation des EnR non pilotables, météorologie pour
l’énergie, et prévision à court terme de la production EnR (ARMINES
PERSEE) : Robin Girard, Arthur Bossavy, Loïc Le Gars
• Modélisation et analyse de la demande énergétique (Energies Demain)
Jean-Baptiste Biau, Ugo Piqueras, Colombe Peyrusse
Artelys est une entreprise spécialisée en optimisation, prévision et aide à la décision.
A travers la réalisation d’une centaine d’études et de projets logiciels dans le
domaine de l’énergie, Artelys est devenu un acteur de référence en optimisation et
analyse technico-économique de grands systèmes énergétiques. Artelys a
notamment développé une suite logicielle, Artelys Crystal, dédiée à l’optimisation
économique de la gestion et des investissements sur les systèmes énergétiques.
Le centre ARMINES-PERSEE, Centre commun d’ARMINES et MINES ParisTech (ici
désignant plus particulièrement le groupe ERSEI) a développé une expertise sur la
modélisation de la production renouvelable variable et son intégration au système
électrique au cours des 25 dernières années. Plus récemment, les questions de
l’intégration de la production renouvelable au marché de l’électricité ont été intégrées
à ce domaine d’expertise.
Energies Demain a développé depuis plusieurs années des outils permettant la
reconstitution et la projection de la demande énergétique à toutes les échelles
territoriales, allant de la commune à la France. La modélisation est réalisée pour
chaque usage individuellement pour chaque typologie d’usagers. L’approche
« Bottom-up » retenue s’appuie sur une estimation des besoins unitaires, des taux
d’équipements et des modes d’utilisation.
~d Artelys ARMN~JES 9j~3fl~fl•

— s
2.5 Liste des documents comp émentaires
On recense ici l’ensemble des livrables rédigés pour l’étude et auxquels il sera fait
référence dans le présent document.
Référence Description Auteur
Scénarios de demande énergétique Energies Demain
[Consommation]
Coûts technologiques Artelys[Coûts]
Gisements et courbes de productibles PV et ARMINES[EolienPV] éolien PERSEE
Gisements EnR autres que PV et éolien Artelys[Gisements]
[Marché] Analyses qualitatives sur les règles du Artelys
marché et la rentabilité des installations
Inventaire des moyens de production
[Modèle] existants
Le modèle d’optimisation-simulation
Journées-Types ARMINES[Réserve] Détermination de la réserve PERSEE
Artelys

— _ —
as ..51
3. Présentation de l’étude
3.1 Objectifs et périmètre de l’étude
3.1.1 Objectifs
L’étude présentée dans ce rapport a pour objectif de construire un mix électrique
100% renouvelable qui puisse satisfaire la consommation projetée à l’horizon 2050.
Elle s’appuie sur un modèle qui optimise le réseau et le parc de production
renouvelable (distinguant 15 technologies différentes) à la maille régionale, tout en
simulant sa gestion optimisée au pas horaire sur une année.
Les problématiques abordées dans l’étude permettent notamment de répondre aux
questions suivantes
• Sous quelles contraintes est-il possible de fournir une électricité 100%
renouvelable?
• Quel sont les mix énergétiques optimaux, associés aux différentes projections
d’évolutions technologiques, de consommation, ...
• Comment se répartissent géographiquement les différents moyens de
production renouvelables?
• Quels sont les impacts économiques d’un mix 100% renouvelable?
3.1.2 Périmètre
L’étude porte sur la production et le transport d’électricité. D’autres vecteurs
énergétiques sont également modélisés de façon simplifiée, afin de prendre en
compte les usages suivants dans la valorisation des EnR
• le gaz, avec l’exploitation de filières power to gas et gas to power;
• la chaleur, avec la valorisation d’une partie du surplus électrique en chaleur.
Le périmètre géographique est la France métropolitaine, à la maille régionale, ainsi
que ses pays frontaliers.
La robustesse du système électrique optimisé est testée sur 7 années climatiques.
De nombreuses hypothèses l’alimentent, dont les plus importantes sont les
gisements renouvelables, les hypothèses de coût des technologies, les niveaux de
demande en électricité, la flexibilité de la demande, les données météo de vent et
d’ensoleillement. Celles-ci sont présentées ci-dessous.
3.2 Hypothèses structurantes
3.2.1 Gisements
Note: Dans l’étude, le terme gisement désigne le potentiel maximum installable
d’une technologie. II diffère de la puissance effectivement installée suite â
lbptimisation de parc.
L’estimation des gisements éolien et photovoltaïque (PV) a fait l’objet d’un travail
reposant sur des simulations de production, ainsi que sur l’analyse des contraintes
au développement propres à chaque filière:
• Evaluation préliminaire du potentiel de chaque région en fonction de la
ressource naturelle disponible : Dans un premier temps, le potentiel de
production a été évalué à partir de données de ré-analyses météorologiques
11

‘a rb*.
n.—.”—
(données de vitesse du vent et d’irradiation solaire au sol issues de MERRA,
fournies par la NASA), et de modèles de conversion en puissance électrique.
Afin d’assurer la validité de ces derniers, les paramètres sur lesquels ils
reposent ont été estimés à partir de données de production réelles (fournies
par RTE et Solaïs). La génération de cartes de potentiel couvrant l’ensemble
du territoire a permis une première analyse des régions à fort potentiel de
production renouvelable.
Prise en compte de contraintes topologiques et sociétales: Dans un second
temps, des contraintes de zones d’exclusion ont été intégrées. Issues de la
compilation de diverses bases de données (e.g. CORINE Land Cover, IGN
BD TOPO, BD ALTI, etc.), les contraintes prises en compte couvrent aussi
bien les aspects techniques (e.g. type de surface au sol et relief adéquats) et
législatifs (e.g. préservation des réserves naturelles protégées, distance
minimale aux habitations, etc.), que certains aspects économiques (i.e.
potentiel de production suffisamment élevé) ou d’acceptabilité sociale.
La description méthodologique détaillée de ces travaux est disponible dans la
deuxième partie du document [EolienPV].
Les gisements des énergies renouvelables autres que solaire et éolien sont quant à
eux basés sur les hypothèses fournies par les Visions Ademe 2050. Ces hypothèses
sont détaillées dans le document [Gisements] ; les principes généraux en sont
récapitulés ci-dessous
• filières marines, géothermie et cogénération au bois: potentiels nationaux
issus des Visions Ademe
• filières hydrauliques (fil de l’eau et réservoir) et usines d’incinération : pas
d’évolution supposée;
• STEP: hypothèses fondées sur l’étude 2013 du JRC « Assessment of the
European potential for pumped hydropower energy storage»
• méthanisation : raisonnement basé sur la valorisation d’un gisement donné de
déchets. Le gisement est donc en énergie et non en puissance (d’où sa non-
représentation dans les graphes ci-dessous).
La carte de la Figure 2 représente les gisements renouvelables répartis par régions
et par filières. On y observe que la filière offrant la puissance installable la plus
importante est le PV sur toitures (jaune foncé). On y constate également un fort
potentiel de développement de la filière éolienne terrestre (vert foncé).
La légende de la Figure 2 présente également les gisements totaux au niveau
national.

a1
aS a ~ 51
Bruxelles Bvussel
cv
G
w
n
w
Hydrolienne (3 6W)
Houlomoteur (9.9 6W)
Marée-motrice (0.2 6W)
Fil de l’eau (7.6 GW)
Lacs et éclusées (13 26W)
STEP (9.3 6W)
Cogénératiori bois (3 GW)
UIOM (0.4 6W)
Géothermie (0.1 6W)
PV au sol (47.2 6W)
PV sur toitures (364.3 6W)
CSP (0.4 6W)
[olien terrestre (174.2 6W)
Eolien en mer (20.1 6W) ~rte s
Eolien en mer flottant (46.2 6W)
Figure 2—Carte des gisements obtenus par région (total ~700 6W)
La Figure 3 permet également de comparer les valeurs des gisements par filière et
régions. Par soucis de lisibilité, la Figure 4 reproduit les valeurs de ces gisements
pour les filières autres que solaires et éoliennes (les données détaillées sont fournies
en annexe).
Gisements (6W) par filière et par région
70,0 — _______________ _______
60,0 Z _______ _____
50,0 .~ ~zz:zz ____ -
40,0 lE - EEEE
30,0-EEE :ZE~t:: Solare
20,0 t t r._z z rr - r z z z .1 Eolien
100 E E E E E E E E E E z E E : E r E ~-: Biomasse(horsméthanisation)
— : : z r : z z z z r z z z : r z r z Géothermie
~ Energieshydrauliques
Energiesmarines
~<~m ~ .~ g
W S! u — co ~ z
w W — O •O0~ Ora — .~ — C, —
E Z
C, C
.3
Figu e 3-Gisements par régions et macro-filières

Gisements (GW) par filière et par région
Figure 4-Gisements par régions et filières, hors solaires et éoliennes
Le productible maximal théorique, calculé à partir des facteurs de charge régionaux
de chaque filière, est ainsi de 1 268 TWh, soit le triple de la demande annuelle de
422 TWh. Néanmoins, rien ne garantit l’adéquation, à chaque instant, entre
production et demande, c’est pourquoi des calculs au pas horaire sont essentiels
our s’assurer que l’équilibre eut être atteint à chaque heure de l’année.
450.0
400,0
TWh Productible maximal annuel par filière
374 2
350.0 Marée motrice
Fil de reau
300,0 Lacs et éclusées
Géothermie
250,0 Cogénération bois
100,0
13,2
43 8
os
27,4 26,3
1,2 3,8 8,2
79,1
tHOM
190.4 Méthanisation
Eolien terrestre
Eolien en mer
62,
tolien en mer flottant
PV au sol
Pvsurtoltures
Figure S Productible maximal annuel par filiere
3.2.2 Coûts des technologies projetées à 2050
Les projections de coût des technologies à 2050 ont été réalisées à partir d’une
analyse bibliographique approfondie d’études françaises et internationales, telles
que:
14
• le rapport de la Cour des Comptes « Cour des comptes, La politique de
développement des énergies renouvelables »,
• le scénario ETP « Energy technology Perspectives 2014» et le programme
ETSAP de l’AIE,
• les données établies par NREL « transparent cost database «,
• l’étude du SRU cc Pathways towards a 100 00 renewable electricity system »,
18,0
16,0 _______
14,0 ______________
12,0 :rzzzrzr-rz:z-z-r-rz~__._~zz
10,0 —_. — —______ —-—- --——
8,0 ________________________
6,0 ZZZEZ.tt~. _____ _____
4,0 -—
2,0 •:‘ :::::zr’~ — E:: Z r
E E E E t E Et E E E E’E
Biomasse (hors methanisation)
Géothermie
• Energies hydrauliques
Energies marinesw w w w W 4, 4, — ‘W ~ C C W “~ t ~ ,~ ‘~‘
U C C C C ‘~ — Wç)
, -~ ~ø C E ~ & ‘~ •~ . ~
b,9tCO~
‘~~>E
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Q, t U OZ 0 - f, Q,
~ €~,- o~ W t
,t a ,,
~ E X Of, C
,= f,
t, -,
403,1 Hydroliennes
Houlornoteur
200,0
150,0

* Fb*a
aah ~af~
le rapport du Fraunhofer cc Levelized cost of electricity renewable energy
technologies—2013 ».
Le calcul du coût de l’énergie utilise la formule usuelle du « LCOE» (méthode du
coût de production moyen actualisé). Il s’agit du coût de l’énergie en €‘MWh, qui tient
compte:
• des coûts d’investissement annualisés avec un taux d’actualisation fixé à
5.25%2, et des durées d’amortissement par filières issues de la bibliographie
étudiée,
• des coûts annuels de maintenance,
• des coûts d’éventuels combustibles,
• de la quantité d’énergie produite annuellement par chaque technologie pour
les différentes régions
• des coûts de raccordement3.
Les détails de la reconstitution des projections de coûts par filières, ainsi que leur
confrontation avec l’ensemble des données issues de la bibliographie sont présentés
dans le document [Coûts].
On fournit Figure 6 un exemple de courbe d’apprentissage pour la filière éolienne
terrestre. Les courbes colorées sont issues de documents bibliographiques et la
courbe épaisse noire représente la courbe retenue pour l’étude.
c€/kWl,
10
g SRU.brut
e • t s s Transparent cost database, DOL
7 médian calculé
6 NREI, BLACK & VEÂTCH, eolien onshore
•calculé
B. Chabot ADEME . calculé
4
—e—Proposition dévolution PTI
2 AIE, ETP
1
Lineaire (Onshore, Mott Mac bonald
O (PDF page 158))
2010 2020 2040 2050 2060
Figure 6 Evolution du coût de la filière éolienne terrestre (pour un facteur de charge moyen de 25%)
2 Ce taux correspond â l’hypothèse utilisée par la CRE pour les investissements réseau.
~ L’étude adopte l’approche française d’intégrer dans le LCOE des technologies les coûts de
raccordement, ce qui n’est pas toujours le cas dans les études étrangères dans certains pays les
coûts de raccordement sont pris en charge par les gestionnaires de réseau.
15

——t——
Comparaison des LCOE des filières dont on optimise la capacité (c€/kWh)
12,0
10,7
10,0 —
~ti h [[111Géothermie PV sol Eolien Eolien en mer Cogénération PV toit Eolien en mer Houlomoteur
terrestre posé bois flottant et
hydroliennes
Figure 7 Comparaison des coûts technologiques p ojetés à 2050
La Figure 7 compare les LCOE nationaux moyens des différentes filières.
Remarques:
1. Pour le PV au so4 le LCOE moyen a été calculé uniquement sur les quatre
régions françaises les plus au sud.
2. Deux filières éoliennes terrestres « ancienne génération » et « nouvelle
génération » sont considérées dans le cadre de l’étude ; celles-ci sont décrites
plus précisément à la section 3.2.5.
Les facteurs de charge exploités pour les différentes filières sont issus de la
deuxième partie du document [EolienPV] et sont différents par régions.
Les quatre figures suivantes permettent de visualiser les différences de coût de
l’énergie en fonction de la filière et de la région. On vérifie ainsi que l’énergie issue
des filières solaires est plus rentable dans les régions du sud.
94 98
79 91
77 90
76 79 79 89
84
73 76 76 73
71
67 78
n
5563 6 n 6
Figure 8- LCOE par region ((1Mwh) des filieres PV (au sol à gauche, sur toitures à droite)

Figure 9- LCOE par région (€/MWh) des filières éoliennes terrestres (nouvelle génération à gauche, ancienne génération
à droite)
r r
Remarque: Puisque lbptimisation de parc est effectuée suivant un critère
économique, les projections de coûts des technologies constituent une hypothèse
structurante: ces coûts sont mis en face des services rendus au système (qui
dépendent de l’adéquation entre les profils de production et les profils de demande,
de la flexibilité de la production et de la demande, des stockages, des impacts sur le
réseau de transport...) pour déterminer un mix de production qui répond à la
demande électrique à chaque heure de l’année, à moindre coût. Ainsi, comme on le
verra au paragraphe 4.1.2.3, l’arbitrage entre filières ne s’effectue pas uniquement
suivant lbrdre de préséance des LCOE.
Des hypothèses de projections de coûts ont également été réalisées pour les
technologies de stockage4. La Figure 11 compare les LCOS5 de ces technologies. Le
~ Ces données ont été fournies par I’ADEME dans le cadre de l’étude PEPS sur le stockage
d’énergies et de l’étude « power to gas
~ Le LCOS est, pour le stockage, l’analogue du LCOE d’un producteur ; il s’agit des coûts d’installation
ramenés â la quantité d’énergie effectivement déstockée (calculée suite à l’optimisation-simulation).
C’est le surcoût de l’énergie déstockée, hors prix d’achat de l’électricité stockée.
— s
*5
63
5$
62 58
70
70
L
64
67 ~.S9 71
71 ~
73
se
04ittlp
53
63 58
71
1$ 72
132
10
69 60 74
73 t
u
42
140 €/Mwh LCOE par filière et par région
120
100
80
Pvsurtoitures
PVausol
20 ftlien terrestre NG
• EoIien terrestre AG
«A
Figure 10- LCOE par filiere, dans l’ordre croissant du coût de énergie par région
17

a r~
as.
stockage inter-saisonnier6 présente le coût le plus élevé (mais également le plus de
flexibilité). Deux catégories de STEP ont été distinguées, en fonction de la difficulté
d’accès au gisement les 7 premiers GW ont un coût fixe d’installation près de deux
fois inférieurs à celui des STEP installées au-delà de 7 GW (respectivement de coûts
fixes annuels de 82 k’€YMW/an et 150 k€’MW/an).
Le stockage de court-terme7 est la technologie la moins flexible (6 heures de durée
de décharge, à comparer aux 32 heures des STEP), et également la moins chère, si
l’on exclut les 7 premiers GW de STEP installées.
3.2.3 Projections de la consommation
3.2.3.1 Hypothèses générales
En se basant sur une approche « bottom-up » où tous les usages électriques sont
considérés individuellement, des demandes électriques à l’horizon 2050 ont été
reconstituées pour l’étude. Deux scénarios de demande ont été modélisés:
• un scénario dit cc Demande Basse » reposant sur les hypothèses de Visions
Ademe 2050 (consommation annuelle totale de 406 TWh, en moyenne sur les
différentes années climatiques considérées dans l’étude),
• un scénario dit « moindre maîtrise de la consommation » basé sur une
prolongation tendancielle à 2050 du scénario RTE 2030 « Nouveau Mix »
(correspondant à une consommation annuelle totale en 2050 de 487 TWh, en
moyenne sur les années climatiques considérées).
Des profils de consommations au pas de temps horaire ont ainsi pu être établis par
usage et par secteur d’activité. La robustesse du modèle a été validée sur l’année
2013 avec les données réelles de RTE par région.
Les détails méthodologiques sont exposés dans le document [Consommation].
Ainsi, l’optimisation permet de modifier les profils de demande en plaçant la part de
la demande flexible aux moments les plus opportuns. Ceci est explicité dans les
paragraphes suivants (section 3.2.4).
6 Combinaison de technologies cc Power to Gas »(méthanation) et cc Gas to Power» (TAC).
~ Assimilable, en termes de caracteristiques technico-économique à des ACAES7 ou des batteries.
Figure li- Comparaison des LCOS des différents stockages
18

_* r,__
aataI
3.2.3.2 La thermosensibilite du pare u l’epreuve de plusieurs scénarios
climatiques
Actuellement, la demande électrique française est climato-dépendante, en grande
partie à cause de l’importance du chauffage électrique dans le parc de logements
français (35% du parc). Selon un rapport de RTE sur la vague de froid de 2012, à
19h en hiver, un degré de moins en hiver entrainait une demande électrique de 2 300
MW supplémentaires.
Ce constat, ainsi que la variabilité de production des énergies renouvelables, nous a
incités à retenir 7 scénarios climatiques contrastés (correspondant à des années
réelles), afin de tester la robustesse du mix électrique EnR optimisé par notre modèle
pour l’année climatique de référence.
Le graphique suivant illustre la thermo-sensibilité observée sur la reconstitution de la
consommation électrique totale.__-~_______ _______________ _______
Impact de la température sur la courbe de demande électrique
- Semaine de Janvier
Ï n
- ‘o
— j
j ~ ~_t~” ~4vç~~ •V%lS
I ‘- ‘-“ -- j - J ._si~~~’ ~
~:—
J
I I ~ Iøl)$fll? I I 7 I0flI~I~1? 2 4 ~ I0III4I~4? 1 I 1 2OI)t$fl≥z I 4 7 IbflIbI~l7. 3 4 7 lbI)ISItl? I 4 I I0I)Ib2~l?
Sawa Dmwfle
— tantr.’w.jc.n ICI I Ca~ctg~n 7011 — — — . 20h t~1 7023
Figure 12- Thermosensibilité de la demande
Les consommations totales électriques de la première semaine de janvier (climat
2011 et 2013) sont représentées en trait plein. Ces valeurs sont mises en parallèle
avec les Degrés Heures Unifiés 18 (DHU18) qui sont des indicateurs de froid. Plus
les DHU18 sont élevés et plus la température extérieure est froide, dès lors que la
température extérieure excède 18°C, les DHU18 sont égales à zéro.
En effet, de nombreux usages sont sensibles à la température: le chauffage
(résidentiel et professionnel), les auxiliaires de chauffage et également la
climatisation. La thermo-sensibilité n’est donc pas uniquement observable en hiver.
D’autres usages tels que l’éclairage sont influencés par la luminosité extérieure.
Le graphique de la Figure 13 illustre le gradient thermique lié aux hypothèses 2050,
comparé au gradient historique. Le gradient de température est calculé heure par
heure8. A climat constant (2013), on observe une diminution de plus d’un tiers du
gradient de pointe. La diminution des consommations de chauffage dans le
résidentiel et le tertiaire expliquent ce constat. Une comparaison entre deux années
climatiquement contrastées : 2011 et 2013 montre une variabilité annuelle forte. Elle
traduit une forte thermo-sensibilité de la demande de chauffage des pompes à
chaleur.
8 Un nuage de point est réalisé avec en ordonnée les consommations horaires et en abscisse les
températures extérieures. Les consommations ayant lieu lorsque la température excède 15°C ne sont
pas prises en compte.
19

_* —
Gradients de température nationaux
—RTE 2013
—Demande 2050 (VisionsAdeme)
Climat 2013- Année froide
—Demande 2050 (Visions Ademe)
Climat 2011 Année chaude
2500
2000
~1œ0
5
500
.~
~
~
o
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324
heure
Figure 13— Gradient thermique 2050
Remarque: Comme cela est exposé au paragraphe 3.2.5, une année climatique
dimensionnante sera exploitée comme «année climatique de référence » dans le
cadre de l’étude. Pour celle année climatique, les volumes de consommation
annuelle sont respectivement de 422 T1A/h et 510 TWh pour les cas « de référence»
et cc moindre maîtrise de la consommation », et les pointes de demande
respectivement de 960W et 134 0W.
3.2.4 Pilotage de la demande
L’étude retient les hypothèses de parc de consommation électrique des Visions 2050
de l’ADEME. Sur ce parc, plusieurs usages de demande sont supposés flexibles en
2050.
• 10.7 millions de véhicules électriques ou hybrides rechargeables dont on
optimise la recharge à des bornes, pour moitié situées sur le lieu de travail et
l’autre moitié au domicile (Figure 14) ; cela représente une flexibilité annuelle
de 16 TWh, avec une pointe de 7GW.
• L’intégralité du chauffage des ballons d’eau chaude sanitaire (chauffe-eau) du
secteur résidentiel est supposé pilotable au sein d’une journée (exemple
Figure 18), ce qui représente 7 TWh annuels, avec une pointe à 4GW.
• 75% du chauffage électrique tertiaire et résidentiel (utilisant des PAC) est
effaçable (avec report les heures suivantes, comme représenté Figure 16), ce
qui représente 26 TWh sur l’année avec une pointe à 14GW9.
• La moitié des usages blancs1° de 75% des consommateurs résidentiels est
supposée pilotable quotidiennement, soit 8 TWh annuels, avec une pointe à
695 MW.
A travers ces hypothèses, l’ADEME présuppose que la diffusion d’une seconde
génération de compteur communicant à l’horizon 2050 a permis de généraliser le
déploiement de dispositif permettant le pilotage des usages à un coût très réduit.
~ On considère au total 21.9 millions de bâtiments résidentiels (36 millions de logements) et de 15.6
de bâtiments tertiaires.
10 Les usages blancs recouvrent les lave-linge, lave-vaisselle et sèche-linge.
20

a rfra~
cé ~
Les hypothèses détaillées de flexibilité du parc sont données dans le document
[Modèle].
Remarques:
1. L’énergie effacée est entièrement reportée, suivant des contraintes
spécifiques à chaque usage.
2 Le coût d’accès à la flexibilité de la demande est supposé fixe et la puissance
totale de demande pilotable n’est pas optimisée, mais fixée en amont ; on
suppose que les normes internationales des équipements électriques
imposeront cette capacité de pilotage et donc que les coûts d’accès à cette
flexibilité resteront limités.
3. Le modèle de simulation optimise le placement infra-journalier de ces
différents usages piotables.
Les véhicules dont la recharge est dite « pilotable» sont branchés à des bornes de
recharge (la moitié pendant la journée de travail, l’autre moitié pendant la nuit - -
Figure 14) suivant des chroniques d’arrivée et de départ11, mais la charge est pilotée
par le système (eg pilotée par le gestionnaire du réseau), tout en s’assurant que les
véhicules sont suffisamment chargés au moment où les utilisateurs les réutilisent. Le
placement de la recharge est optimisé par le modèle. Un exemple de pilotage de la
charge de véhicules électriques est fourni sur la Figure 15.
DletrIbutlo.s journalière moyenn, des irrivées et àépMt des Olflrlbt,tion journalière moyenne de, arrivées et départs des
véhlculee sa chargeant sur le lieu de tom8 vihkuies se chargeant au doinicle
30% 30%
Départs du tian’ Départs du domicile
25% .. nfla k,rad.. as domicile
20% 20%
15% 15%
30% 10%
5% 5%
0% 016
1 2 3 4 5 6 7 6 9 1011111314151e 17181920212223 2d 1 2 5 4 5 6 7 8 9 101152131415161711191021121324
saura
Figure 14- Arrivées et parts de vehicules e ectriques chargés au travail (à gauche) ou au domicile (à droite)
Véhicules électriques chargés sur le lieu de travail en lie de France
Profil journalier moyen
700
600
500 --- — -—
400 -----------——-—---~—
300
0 1 2 3 4 $ 6 7 6 9 10 21 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Heure
Figure 15 - Exemple de profil journalier moyen de recharge de véhicules électriques; cette courbe n’est pas une
hypothèse, mais le résultat du placement optimisé de la demande par rapport à la production EnR
~ Source : httD //www.cleVelooØement-durable pouv fr/lMGfpdf/ED41 udi
21

Fb*
•*bt, *fl
Le modèle d’effacements-reports de chauffage a été construit à partir d’une courbe
de simulations thermiques sur un parc de bâtiments représentatifs’2 ; lorsqu’un
effacement a lieu une heure donnée, la moitié de la consommation effacée est
reportée à l’heure d’après, le quart à l’heure suivante, Les résultats de ce modèle
sont présentés sur la Figure 16.
Courbes d’effacement-report de chauffage
MW
9000 cFi~iï age sans effacement
8000 Chauffage effacé avec report (simulation thermique de bâtiment
Chauffage efface avec report (modèle proposé)
7000
6000
i
3000 11111 III II1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Figure 16- Modèle de report des effacements de chauffage
On observe sur la Figure 17 les effets du pilotage du chauffage: une partie de la
pointe de consommation du soir, entre 18h et 20h, est effacée et reportée pendant la
nuit; de même, on observe des effacements le matin entre 5 h et 9h, pour effectuer
des reports à partir de midi et profiter des heures de fort ensoleillement.
Pilotage du chauffage en Alsace
Profil journalIer moyen
140 — -
Avant p, otage
120 — — ——
Apres p otage
100
80 —
60 -
40
20
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Heure
Figure 17- Exemple de pilotage de la consommation de chauffage; il ne s’agit pas d’une hypothèse mais du résultat du
placement des effacements de chauffage en adéquation avec la production d’électricité
Remarque: Les différents équipements de chauffage sont pilotés alternativement
pour éviter le report de puissance obseivé une heure après sur la Figure 16
(puissance) et ainsi obtenir comme sur la Figure 17 un lissage de la pointe associé
au chauffage.
12 Simulations thermiques réalisées avec le logiciel COMFIE.
22

**bfl~*~Sfl
Le pilotage de l’eau chaude sanitaire et des usages blancs s’effectue suivant un
modèle qui répartit librement une consommation journalière sur les heures de la
lournée (entre 6h et 6h le lendemain) ; cet arbitrage est effectué de manière optimale
par le modèle d’optimisation (exemple Figure 18). Contrairement à la situation
actuelle, on constate que l’optimum pour un système très fortement EnR est de
placer les consommations pilotables en moyenne aux heures de production
photovoltaïque.
La Figure 19 représente la répartition par région des différents types de
consommation
• la consommation non pilotable;
• la consommation effaçable non effacée,
supposée effaçable qui n’a finalement pas
partie parce que cela n’était pas utile pour
contraintes sur les effacements’3);
• la consommation effacée puis reportée, correspondant à la quantité de
chauffage effacée;
• la consommation pilotée quotidiennement, qui concerne l’ECS et la part
pilotée des recharges de véhicules électriques et hybrides rechargeables.
Il s’agit d’une capacité d’effacements en énergie correspondant à la moyenne hivernale horaire de
consommation de chauffage effaçable, qui ne peut étre sollicitée à 10000 deux pas de temps
successifs.
Figure 18- Profil journalier moyen de la recharge des ballons Seau chaude en Auvergne; là encore, il s’agit du résultat
de l’optimisation fournie par le modèle
à savoir la part du chauffage
été effacée par l’optimisation (en
le système et en partie du fait de
23

Î0o
Consommation effaçable
non effacée
Consommation pilotée
quotidiennement
Consommation effacée puis
reportée
r.
Figure 19- Consommation 2050 répartie par régions (422 TWh annuels, pointe après pilotage 96GW
La puissance totale des équipements pilotables est une donnée exogène au modèle.
Le coût d’appel à cette flexibilité (OPEX) a été considéré comme nul (étant rendu à
service identique pour le consommateur).
Le coût annuel (coût annualisé d’investissement et de maintenance) associé aux
gisements présentés précédemment a été estimé par l’ADEME à 450 M€’an,
correspondant à
• 420 M€tan pour le résidentiel: 5.4 Mds€ annualisés sur 20 ans (36 millions
de foyers, avec un coût d’installation de 100 €par foyer et de 50 €de relai de
communication et d’actionneur)
• 33,5 M%an pour les recharges optimisées de 2 millions de véhicules
particuliers de jour14 et celles de 6.6 millions de véhicules utilitaires ou
serviciels (prix du pilotage de 50 € par véhicule15, similaire à celui d’une
installation résidentielle).
3.2 5 La prise en compte de l’aléa météorologique
Comme l’illustre la Figure 20, les conditions météorologiques génèrent des écarts
importants sur les productibles renouvelables d’une année sur l’autre.
14 On suppose que le pilotage de la recharge nocturne est pris en charge par le système de pilotage
des consommations résidentielles.
15 Hypothèse plutôt surestimée, car il y aura plus de vehicules que de bornes.
ac
JGTWh
18TWh
e.a
n. Bij
te Mn
e
Consommation non piiotabie
e
-w
As..t MO~~COe
24

a rta.
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I I I I I I
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
years
Figure 20- Comparaison historique des facteurs de charge des productions eoliennes en France. Les années 006-2007 a
2012-2013 ont été utilisées pour Iétude.16
De manière à prendre en compte ces aléas et à construire un mix énergétique qui ne
soit pas adapté qu’à un unique scénario climatique (avec des phénomènes
spécifiques non représentatifs), l’étude exploite 7 années d’historiques
météorologiques à maille régionale et européenne. Les productibles solaires et
éoliens ont été générés au pas de temps horaires (sur ces 7 années), pour chacune
des 21 régions françaises et des 5 zones frontalières. Ces historiques respectent
ainsi la corrélation des productibles entre eux ainsi qu’avec la température (à partir
de laquelle ont été construits les scénarios de consommation associés).
Remarque: Pour les filières hydrauliques, aucune donnée de pluviométrie corrélée
aux séries de vent, soleil et température nà été utilisée, en raison des difficultés
relatives à la reconstitution des bassins versants et à la prise en fonte de la fonte des
neiges. Les données de productibles hydrauliques exploitées pour l’étude ont été
fournies par RTE; elles correspondent à une année moyenne et non à une année
historique.
La Figure 21 et la Figure 22 illustrent la production des différentes filières EnR à des
périodes de l’année respectivement estivale et hivernale.
L’optimisation de parc a été réalisée sur une année considérée comme
dimensionnante, du fait de la vague de froid de deux semaines (Figure 22)
correspondant à l’hiver 2011-2012, qui concentre 6% de la consommation de l’année,
avec une pointe à 96 GW. Le parc optimisé a ensuite été testé sur les 6 autres
scénarios (dont les pointes de consommation varient entre 86 GW pour le scénario
2006-2007 et 97 GW pour le scénario 2008-2009).
Remarque: Aucune hypothèse de changement climatique n ~a été effectuée dans
celle étude.
~ Les années précédentes ne sont pas représentatives du productible éolien, car il n’y avait que peu
de sites installés.
25

*b* —S
tilOM pv au Demande
Géothermie PV sur toitures lmports
Fil de eau CSP Déslockage court-terme
Marée-motrice Cogénéntion
EolIen terrestre AIS rnéthanlsatlon
Eolien en I,’., Lacs et éclusées
12GW
50 heures — ~i’teIys
t-
*4, j
11/07, 13h 19/07, 20h
Figure 21 Exemple de production EnR en PACA, pendant l’été; la courbe de demande figure en trait plein noir

—— r
UIOM PV au Demande
Géothermie PV sur toitures (1-s Iniporis
Fil de reau Désiocltage nter-saison&er
Marée-motrice Cogénératton boit Déstocicage STEP
Eol,en terrestre NG Cogénéretion Déstocbge court-terme
Éolien terrestre AG méthaninailon
Éolien en mer tacs et éclusées
120GW
36 heures ~eI
4
90GW
606W
306W
3oIoc~E œrflm,u,a F*5lCfl rae.xetêœea F*t~ttnié r.,z,emee r,t~.m,. r~lt~,enim F~ll ~ltmrN raI&~Ier7ll.xmt~p
Figure 22- Zoom sur la vague de froid correspondant à février 2012
Remarques:
1. Plusieurs représentations de « productions cumulées », telles que celle Figure
22 sont produites tout le long de ce rapport Celles-ci comportent toujours une
structure similaire, à savoir les différents types de productions empilés les uns
au-dessus des autres, avec de bas en haut, les productions non piotables
plates, les productions non pllotables, les productions issues de filières
piotables, les imports et le déstockage. Par-dessus-, la demande totale figure
en trait plein noir. Afin de faciliter la lecture de la légende, lbrdre d~apparition
des fillères dans les graphiques suit celui de la légende.
2. Les parties dimports ou de déstockage situées au-dessus de la courbe de
demande correspondent à des exports. Il n’est en effet pas exclu que des
imports et des exports aient lieu simultanément, puisque des échanges avec
les pays frontaliers sont modéllsés dans 16 régions; la France peut ainsi être
transitée.
3.2.6 Valorisation du surplus
Afin de pouvoir valoriser une partie du surplus de production renouvelable, on a
considéré qu’une partie de l’électricité pourrait être, à certains moments, utilisée pour
d’autres vecteurs énergétiques:
e Une partie du surplus est valorisé en méthane, stocké sur le réseau de gaz,
puis ré-exploité pour produire de l’électricité. Plus de détails sont fournis au
paragraphe 3.3.2.
une autre partie du surplus peut produire la chaleur nécessaire à l’alimentation
des réseaux de chaleur urbains, en substitution à d’autres ressources
énergétiques.
Une filière Power to Heat a ainsi été modélisée afin de valoriser sous forme de
chaleur une partie du surplus de production. Cette filière représente la valorisation de
l’électricité par des pompes à chaleur (PAC) pour injection sur le réseau de chaleur.
27

Pour éviter de surestimer cette valorisation, l’exploitation de cette filière est bornée
par une disponibilité régionale. Cette disponibilité est reconstituée à partir de profils
et volumes (hypothèses des visions Ademe) de consommations de chauffage et ECS
sur les réseaux de chaleur desquels on retire la production fatale de chaleur
(récupération de chaleur industrielle, usines d’incinérations, ...).
MW Disponibilité du power to heat en Alsace
500
400
300
200
100
— — — — _____
Figure 23 . Exemple de courbe de disponibilité de valorisation power to heat (demande de chauffage, de aque e on
retire la production de chaleur fatale)
3.3 Modélisafon detaillée
Dans chaque région, une modélisation très détaillée est adoptée, avec
représentation de douze filières non pilotables, de trois filières à la production
pilotable et de trois types de stockage. Les capacités installées pour chacune de ces
filières sont optimisées pour chaque région française.
3.3.1 Filières de production EnR
3.3.1.1 Productions non pilotables
Chaque ressource renouvelable non pilotable a été modélisée avec, pour certaines
d’entre elles, plusieurs filières représentées.
Remarque: En 2050, le terme cc non pilotable» pourrait être considéré comme
inapproprié du fait de la présence de stockage et de la non-valorisation de certaines
productions (assimilable à de l’écrêtement). Toutefois, les technologies modélisées
ne comportent pas de moyens de flexibilité dédiés.
Ainsi, on distingue:
• deux filières éoliennes terrestres (aux pales plus ou moins longues à
puissance donnée, dites d’ancienne et de nouvelle génération),
• deux filières éoliennes en mer (flottante et posée),
• trois filières marines (houlo-moteur, hydrolienne et marémotrice)17,
• deux filières photovoltaïques (au sol et sur toitures),
• une filière hydraulique au fil de l’eau.
Deux filières non pilotables au profil constant sur l’année sont également
représentées : la géothermie et les usines d’incinérations d’ordures ménagères
(UIOM).
17 Les profils de production des filières marines ont été reconstitués grâce aux données issues de la
base Previmer.
28

a Th.
a*b1*fl
Chacune de ces filières présente des gisements, profils de production et des facteurs
de charge différents pour chaque région. Cela permet au modèle d’effectuer une
optimisation sur des critères fins tenant compte des caractéristiques propres de
chaque filière.
Ces filières sont présentées en détail dans le document [Modele].
Focus sur les éoliennes de nouvelle génération:
~tat des lieux et dvatiuons auenmjes pois les *o4lwmes types Installdes en 2013,2023 et 2033 Fl~ura 4
s ê I ê I
t t
3 3 3
b.
200 2033
des
Figure 24 Evolution des caractéristiques des éoliennes — source Fraunhofer
Une nouvelle génération de turbines éoliennes apparaît aujourd’hui dans les
catalogues des constructeurs. Ces turbines, à pales plus grandes pour une
puissance de génératrice donnée, offrent une production accrue à des vitesses de
vent plus faibles. En contrepartie, la vitesse de vent maximale autorisant leur
fonctionnement se trouve elle aussi réduite. Cette nouvelle technologie de turbines
doit permettre d’accroître le potentiel de production des sites moins ventés et ainsi,
permettre de rendre exploitables des sites considérés aujourd’hui comme non
rentables. La taille du rotor augmente : certain diamètre de pâles atteignent ainsi 125
m. La surface spécifique, définie comme la surface balayée par le rotor rapportée à
sa puissance, aujourd’hui en moyenne autour de 2-3 m2/kW dans le parc installé
français avoisine 5-6 m2/kW sur les modèles de nouvelle génération en catalogue à
ce jour.
Ces nouvelles machines, en démarrant plus vite, atteignent plus rapidement leur
puissance nominale; Elles s’intègrent ainsi plus facilement dans le système
électrique grâce à un nombre d’heure de fonctionnement pleine puissance plus élevé.
Il a été supposé plus élevé de 30% dans le cadre de cette étude.
Toutefois, cet avantage est contrebalancé par une moindre densité de puissance au
sol. Ces nouvelles éoliennes étant plus grandes, les distances inter-éoliennes sont
également plus importantes que celles utilisées actuellement dans le
dimensionnement des parcs pour limiter les effets de sillage.
Le modèle d’optimisation va donc pouvoir arbitrer entre un avantage système et un
besoin de puissance.
29

_* FIS—
.* b Ibbt’ *
Exemple de parc installable pour 1 km2 de surface au sol dans la région Nord-Pas-
de-Calais:
nombre de mâts Nombre d’heures
Nombre d’heures de
Puissance du (pour des fonctionnement Production dans l’année où
annuelle Puissance>parc éoliennes de 2 pleine puissance 30%.Pnominale
MW)
ancienne
8 MW 4 2470 h 19.7 GWh 3286 hgénération
nouvelle
5.3 MW <3 3241 h 17.1 GWh 4374 h
génération
Les épisodes de production simulée représentés Figure 25 et Figure 26 illustrent
bien les différences avec lesquelles les technologies de turbine ancienne (A.G.) et
nouvelle génération (N.G.) ont été modélisées. La courbe de puissance de la
technologie N.G. est « décalée » vers l’origine, si bien que la phase de croissance de
la production coïncide avec des vitesses de vent plus réduites. Cela se traduit ici par
une production supérieure à celle associée à la technologie A.G. pour des vents
faibles ou intermédiaires, comme on peut le voir de manière générale sur les figures.
D’un autre côté, la vitesse de vent seuil à partir de laquelle les vents, très forts,
entraînent un arrêt progressif des turbines, est également inférieure pour la
technologie N.G. Un exemple de situation où se manifeste un arrêt des turbines N.G.,
mais où le vent n’est pas suffisamment fort pour entraîner un arrêt (significatif) des
turbines A.G., est visible sur le graphe de gauche de la Figure 26. Dans les
premières heures, alors que la production associée à la technologie A.G. atteint sa
valeur maximale (ou presque), les vents sont si forts que pendant quelques heures la
production issue de la technologie N.G. diminue du fait d’un arrêt progressif des
turbines. L’observation de ce genre d’évènements reste toutefois très rare, surtout
aux échelles spatiales plus grandes, où le foisonnement se traduit par une
distribution des valeurs de production plus resserrée autour des valeurs
intermédiaires (et donc loin de la valeur de production maximale). Cette différence
s’observe très bien dans les monotones (Figure 27).
o o
- — andennegen Bretagne
w nouvelle gen. Bretagne
o ô
C
o-p.
o
q œ q
o ‘ ee ne—, à
avr 24 0000 an 27 0fr0O an 30 OOEOO avr. 24 00:00 avr. 27 00:00 an. 3f) 00:00
Figure 25 - Episode de production lors d’une semaine avec peu de vent pour la Bretagne (à gauche) et la France entière (à
droite). La production est ramenée à la puissance installée. La valeur 1, atteignable pour une turbine donnée, n’est pas
atteinte au niveau de la région Bretagne et encore moins au niveau national, en raison du foisonnement.
ancienne gen. National
nouvellegen.N tiwal
‘L ~
‘1.

_a r—a——
..* ii— ~
o
e
œ
ô
—ô
N
o
o
o
aoûtO90000
Réduction de la production NG
o
aoûtO900tO aoûtl300OO
3.3.1.2 Productions EnR pilota les
Dans l’étude, quatre filières de productions EnR pilotables sont considérées:
• une filière de cogénération au bois, dont la production de chaleur est
valorisée à un prix correspondant au coût variable de fonctionnement d’une
chaudière bois d’un réseau de chaleur;
• une filière méthanisation, qui, étant donnée une consommation journalière de
déchets fixée de façon exogène, produit chaque jour du biogaz dans un
volume tampon journalier, dont la transformation en électricité est pilotée de
manière optimale;
• une filière solaire thermodynamique à concentration (Concentrated Solar
Power ou CSP), dont le productible journalier, dépendant de l’ensoleillement,
est intégré à un stock de chaleur journalier; la production électrique est
pilotée de façon optimale au sein d’une journée (Figure 28);
• les centrales hydroélectriques à réservoirs, qui reçoivent des apports
hebdomadaires en eau (reconstitués par région à partir de données fournies
par RTE) dont le turbinage est optimisé, avec une gestion annuelle simulée
par des courbes guides hebdomadaires (quantité d’eau à conserver dans le
réservoir à chaque fin de semaine)
r
œ
Ô
o
ô
q
o
‘~-1
o
I
• - ancienne gen National
no4swIlegen Natlcnal
t:
août 30000
o
o
Figure 26- Episode de forte production d’une semaine pour la Bretagne (à gauche) et la France entière (à droite)
o
e — ancienne gen. Bretagne
nouvelle gen. Bretagne° ---- ancienne gen National
ô nouvelle gen National
C
~O
—d
c-4
o
o
O I
0 2000 4000 6000 8000
Mur in year
Figure 27 Monotones calculées à partir des données du scenario de reté ence
31

—
ast 1
En pratique, on observe que l’optimisation placera les productions pilotables en
opposition aux heures de production photovoltaïque. L’hydraulique à réservoir offre
de surcroit l’opportunité d’une gestion inter-saisonnière, qui permet notamment de
faciliter le passage des vagues de froid.
3.3.2 Stockage
La principale caractéristique d’un moyen de stockage est le ratio Puissance/Energie
stockée, déterminant le temps pendant lequel le moyen de stockage peut se
décharger à pleine puissance. L’étude PEPS 18 avait identifié qu’en 2030 deux
principaux types de stockage permettraient de répondre aux contraintes différentes
imposées par le photovoltaïque et l’éolien
• le photovoltaïque génère, à partir d’un certain taux de pénétration, un besoin
supplémentaire de flexibilité de quelques heures pour faire face à ces
variations quotidiennes
• l’éolien, dont les cycles de variation s’étalent habituellement sur plusieurs
jours (après foisonnement de la production à la maille nationale), génère
quant à lui un besoin de stockage de quelques dizaines d’heures.
Sur cette base, afin de pouvoir atteindre l’objectif de 100% EnR, trois types de
stockage sont considérés dans l’étude:
• un stockage dit de court-terme (6 heures de durée de décharge), représentant
une méta-technologie assimilable, en termes de caractéristiques technico
économique à des ACAES19 ou des batteries (exemple Figure 29);
• des STEP2° permettant un stockage infra-hebdomadaire (32 heures de durée
de décharge, Figure 31), et a fortiori également un stockage infra-journalier
(exemple Figure 30);
18 http:!/www.ademe.fr/etude-potentiel-stockage-denergies
19 Adiabatic Compressed Air Energy Storage : stockage d’électricité par air comprimé adiabatique.
20 Station de transfert d’énergie par pompage, constitué de 2 bassins hydrauliques à des altitudes
différentes.
32
Figure 28- Profil journalier moyen de production effective optimisée de la filiere solaire thermodynamique à
concentraton CSP

~a rb..
aab afl
• un stockage inter-saisonnier réalisé par l’intermédiaire de filières « power to
gas» (méthanation) et cc gas to power ». On impose un équilibre annuel entre
la production de cc power to gas» et la consommation de cc gas to power»
les transferts interrégionaux du gaz sont réalisés sur le réseau de gaz (dont
on présuppose l’existence). Les placements géographique des filières de
cc power to gas» et cc gas to power » sont optimisés (et indépendants l’un de
l’autre). Les hypothèses de coûts et de performance de ces filières sont issues
de l’étude ADEME cc Power to gas »21
Hormis les STEP, dont la position géographique est contrainte par les
caractéristiques topographiques, ces moyens de stockage sont placés de façon
optimale entre les différentes régions de France.
Les figures suivantes présentent les profils moyens de stockage et déstockage
observés pour les différentes filières; ces comportements ne sont pas des
hypothèses d’entrée du modèle mais les résultats de l’optimisation au pas de temps
horaire.
Remarque on appelle «profiljournalier moyen» associé à une donnée, une courbe
dont Pabscisse est constituée des 24 heures de la journée, et qui en ordonnée
représente, à une heure h, la moyenne de la valeur de la donnée sur les 365 heures
de Pannée corres’endantà l’heure h.
21 http://www.ademe.fr/etude-portant-Ihydrogene-methanation-comme-procede-valorisation-Ielectricite.
excedentaire
Figure 29 Profils journaliers moyens de stockage (en rouge) et déstockage(en bleu) optimisés (MWh) de court-terme
(valeurs nationales)
33

—a—a—
aahaI
4 000
3 000
2 000
1 000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223 Heure
igure 3O~- Profils journaliers moyens de stockage (en rouge) et déstockage (en bleu) des STEP (valeurs nationales)
Comme pour la production pilotable, on observera, suite à l’optimisation, pour les
trois types de stockages modélisés, un déstockage en opposition aux heures de
production photovoltaïque, avec un stockage essentiellement aux pas de temps
d’ensoleillement important : tous les stockages participent à la satisfaction du besoin
de flexibilité infra-journalier.
En outre, le turbinage des STEP se produit en majorité en semaine, lors des plus
fortes consommations, et le pompage plutôt le week-end. Le power to gas to power
participe également au stockage hebdomadaire (Figure 33), et est utilisé pour le
passage d’une vague de froid en février, comme on peut l’observer Figure 34. La
Figure 35 illustre la cause du stockage notable en décembre il s’agit du mois au
cours duquel la production éolienne est la plus importante.
5000 MWh
Déstockage
Stockage
STEP
I
Figure 31 Profils hebdomadaires moyens de stockage (en rouge) et déstockage (en bleu) des STEP (valeurs nationales)

_. r’—
8
7
6
S
4
3
2
1
8
7
6
5
4
3
2
1
GWh PCS
Production et consommation de gaz de synthèse
Gas to Power GWh -
Power to Gas (GWh)
o i 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Heure
Figure 32 Participation du stockage inter-saisonnier à la satisfaction du besoin de flexibilité infra-journalier
GWh PcS
Production et consommation de gaz de synthèse
Profil hebdomadaire moyen
Gas to Power (GWh)
Power to Gas (GWh)
Lundi Ma Mercredi Vendredi Samedi Dimanche
Figure 33 Participation du Power to gas to Power au stockage hebdomadaire
Figure 34 Stockage et déstockage inter-saisonnier

— s —
sèt
Production PV et éolien
___ Gwh Profil annuel--C Production éolienne (GWh)
30 000
25 000 Productionfv4GWh)
20 000
isœo
ioœo — — -—
s0~
$~‘ .4€- Ç~• e 4$’ ~ e •$ é ~ ~‘ èN~ 4’ ‘b 4’
I
Figu e 35- Répartition mensuelle des productions nati es photovolta~ues et éoliennes
Des détails supplémentaires relatifs à la modélisation des différents stockages sont
présentés dans le document [Modèle].
3 3.3 Réseau de transport inter-régional
Le réseau de transport électrique français est modélisé par des capacités d’échange
commerciales entre régions (Figure 36). L’ADEME n’a pas cherché à reconstituer le
réseau de transport physique tel qu’il existe aujourd’hui.
Ces capacités d’échange sont optimisées parallèlement aux capacités de production
des différentes filières.
Comme cela est détaillé dans le document [Modèle], on attribue un coût d’installation
de capacité de réseau (en €‘MW) suivant une métrique similaire à celle utilisée dans
l’optimisation de capacités de production EnR. Le coût d’un MW supplémentaire
d’interconnexion entre 2 régions a été évalué à partir d’une estimation 2013 du coût
annuel du réseau de transport inter-régional ramené à la capacité totale d’un réseau
inter-régional optimisé pour le parc de production actuel. On obtient ainsi un coût
d’installation de la capacité d’échange entre deux régions de 33 k€’MW/an.
Remarques:
1. Les pertes en ligne sont déjà comprises dans les scénarios de demande ; on
ne prend donc pas leur coût en compte.
2. Le réseau de distribution n’est pas modélisé, et le coût de son éventuel
renforcement n’est pas comptabilisé. La majorité de la production des mix
modélisés étant directement injectée dans les postes sources, l7mpact de
cette hypothèse reste limité.
La prise en compte des autres coûts de réseau est détaillée dans la section 5.1 -

~0 LiJfloon
s~, ~ - - -
.-
3.3.4 Modélisation des pays frontaliers
On modélise les pays frontaliers en se basant sur le scénario prospectif européen
80% renouvelable construit par la commission européenne dans le cadre du projet
Roadmap 2050 (Figure 37).
Ce scénario a été retenu, car il propose des mix fortement renouvelables pour
l’ensemble des pays européens, en adéquation avec l’hypothèse 100% EnR
française effectuée pour l’étude, et cela pour un même horizon de temps (2050).
Les pays européens considérés (hors France) sont regroupés en 5 zones frontalières
de la France
• Central Europe: Allemagne, Belgique, Luxembourg, Pays-Bas;
• iberia: Espagne, Portugal;
• Mid Europe: Autriche, République Tchèque, Slovaquie, Slovénie, Suisse;
• South Europe: ltalie, Malte;
• UK & Ireland : Angleterre, Irlande.
Le modèle est dit cc en étoile », avec des échanges autorisés uniquement entre la
France et ces zones.
Une demande est modélisée dans chacune de ces cinq zones (sans modèle de
flexibilité associé), ainsi qu’une représentation des producteurs par filière. Les
capacités installées de ces producteurs sont fixées en amont (à partir des données
du scénario de la Roadmap 2050, 80% renouvelable, illustré sur la Figure 37). Les
productions thermiques sont optimisées de manière à satisfaire l’équilibre offre-
demande au pas de temps horaire de chacune de ces cinq zones. Les scénarios de
productibles éoliens et solaires sont reconstitués à partir des conditions
météorologiques locales des mêmes années que celles utilisées pour la France.
La projection 2050 des capacités d’interconnexions entre la France et ses frontières
a été estimée à partir du scénario Nouveau Mix de RTE 2030 et a été conservée
—
abk I— ~Ibi
r
Gy
jersey,
:~~13rPa~ 1mev -
R?,t -dl”
— e~,
ç
Aqc
Figure 36 Carte du réseau interrégional la capacite d’échange commercial de chaque segment, hormis les
interconnexions avec l’étranger, fait l’objet d’une optimisation
37

~* r’—
a*b .n.~
pour 2050 (23 GW à l’export et 16 GW à I’import); ce total a été réparti entre
frontières au prorata des échanges.
400 —
Parcs installés 2050 (GW) - pays européens par zones
350 8
300 Hydraulique
• Thermique renouvelable
250 CSP
Pv
200 78 Eolien offshore
Eolien onshore
150 Nucléaire
Fioul
100 128 7 Gaz
36 B Charbon
50 23 82
56
nCentral Europe Ul( & Ireland Iberia South Europe Mid Europe
Figure 37- Parcs installés des pays frontaliers de la France, scénario Roadmap 2050 80% ENR
3.4 Methode, critères et contraintes de l’optimisation
Dans le cadre de cette étude, le critère à minimiser est économique; il s’agit du coût
total annuel de gestion du mix électrique français, comprenant:
• les coûts d’installation annualisés et de maintenances annuelles des
différentes filières de production et stockage;
• les coûts annuels d’exploitation et d’investissement relatifs au réseau de
transport;
• les coûts variables de combustibles utilisés pour produire de l’électricité, se
limitant, dans le cas du mix 100% EnR, aux cogénérations à bois, dont le coût
variable de production revient à 16 € MWhe (après déduction de la
valorisation de la chaleur).
Les variables du problème à résoudre (au nombre de 14 millions environ)
correspondent:
• aux puissances installées de production et stockage de chaque filière dans
chaque région
• aux productions de chaque filière EnR pilotable (hydraulique à réservoirs,
méthanisation, cogénération bois - - j, dans chaque région française et dans
chaque zone frontalière, à chaque heure de l’année
• aux capacités des lignes interrégionales
• aux flux d’électricité circulant sur les lignes inter-régionales à chaque heure de
l’année
• au pilotage de la demande pour chaque région et chaque heure de l’année
• à la production et à la consommation de chaque type de stockage dans
chaque région, pour chaque heure de l’année.
38

Un grand nombre de contraintes (de l’ordre de 19 millions) sont simultanément prises
en compte par l’optimisation
• contrainte d’équilibre offre-demande à chaque heure de l’année, pour chaque
région française et dans les zones frontalières modélisées, prenant en compte
les capacités d’import-export,
• contrainte de bilan annuel import-export neutre entre la France et ses pays
voisins,
• contrainte de flux d’électricité entre les régions borné, à chaque heure, par la
capacité d’échange maximale,
• contrainte de production maximale à chaque instant, dans chaque région
française et chaque zone frontalière, pour chaque filière pilotable,
• contraintes techniques associées à des filières spécifiques
o compétitivité entre les filières éoliennes terrestres classiques et
nouvelle génération (une même surface au sol par région pouvant être
occupée par l’une ou l’autre exclusivement, ou une combinaison de
ces filières),
o contraintes techniques liées aux stockages et déstockages (temps de
décharge, rendements, ...),
o bilan annuel neutre entre production et consommation de gaz de
synthèse,
• contraintes techniques associées à la flexibilité de la demande (capacité
d’effacement limitée en énergie, pilotage journalier d’une partie de la
consommation, ...),
• contrainte d’installation minimale de capacité, fixée à 5% du gisement pour les
filières PV au sol, PV sur toitures et éolien terrestre.
Dans la modélisation, certains éléments ne sont pas optimisés mais exogènes au
modèle : la capacité de pilotage de la demande, les capacités de production des
pays frontaliers, les interconnections entre la France et ses frontières.
Remarque : afin de compenser les productions thermiques à l’étranger et celles de la
filière « gas to power », tout en maintenant lbbjectif 100% EnR, les contraintes
suivantes ont été intégrées:
• l’utilisation de gaz pour la filière cc gas to power» est compensée par Iinjection
cîautant de gaz vert produit par méthanation : le bilan annuel est neutre entre
production et consommation de gaz de synthèse;
• les imports d’électricité depuis les pays frontailers sont compensés par autant
d’exports d’électricité 10000 renouvelables.
3.5 Plusieurs variantes et analyses de sensibilité autour
t f
d un cas de reference
Pour compléter les résultats obtenus sur un cas, appelé « cas de référence », six
variantes de mix énergétiques adaptés à des contextes différents (d’un point de vue
technique, politique ou sociétal) ont été optimisées. Quatre analyses de sensibilité
ont également été réalisées, de manière à mesurer l’impact de certains paramètres
spécifiques sur le parc énergétique et sur le coût de la fourniture d’énergie.
Plus précisément, les variantes et analyses de sensibilité (regroupées sur la Figure
38) correspondent aux contextes suivants
39

_. r—
Moindre maîtrise de la consommation: à la fois le volume et la pointe de
consommation augmentent sensiblement (respectivement de 20% et 40%), de
manière à mesurer l’impact de la maîtrise de la demande sur le coût total d’un
système électrique 100% renouvelable.
Progrès technologiques évolutionnaires: les coûts de certaines technologies
(marines et stockage de court-terme) sont supposés fortement réduits d’ici à
2050, et la filière méthanisation voit son gisement augmenté du fait de
l’émergence des micro-algues. L’objectif était notamment d’estimer les
services rendus au système par les énergies marines à condition que leurs
coûts diminuent sensiblement.
• X% EnR: trois variantes calculent les mix optimaux si le taux de production
EnR imposé n’est pas de 100%, mais de 40%, 80% et 95%; cela permet
d’évaluer un coût du verdissement de l’énergie, notamment des derniers
pourcents.
• Renforcement réseau plus difficile: le coût de l’installation de capacités
d’échanges inter-régionaux est triplé, dans le but de mesurer l’impact d’une
faible acceptabilité relative au réseau.
• Acceptabilité plus restreinte : les gisements de grandes centrales au sol et
d’éolien terrestre sont fortement réduits ; il s’agit également d’apprécier
l’impact d’une faible acceptabilité, relative ici à l’occupation terrestre par les
EnR.
• Impact de l’éolien NG : un mix optimal a été calculé en l’absence d’éolien NG,
de manière à estimer l’importance pour le système de cette filière.
• Impact du PV: une optimisation sans les filières photovoltaïques a été
réalisée, pour mettre en évidence l’importance de la complémentarité des
filières EnR, en particulier entre le PV et l’éolien.
• Impact d’une année sèche: un calcul avec un productible hydraulique annuel
réduit de 30% a été effectué, dans le but de s’assurer de la couverture du
risque de sécheresse.
• Impact d’un taux d’actualisation plus avantageux : le taux d’actualisation utilisé
pour annualiser les coûts d’installation des filières a été réduit (de 5.25% à
2%) ; l’impact du soutien au financement des filières EnR a ainsi été analysé.

Progrès
technologiques
évolutionnaires
80%
ENR
< 100% CNR
95%
ENR
Renforcement
réseau plus difficile
Consommation
plus elevee
Impact eun taux
dactualisation plus
avantageu ?
Acceptabil té pI s
restreinte
Impact de leolien
nouvelle
génération
Impact d’une
année seche
Figu e 38- Un cas de ré érence, se t variantes et quatre analyses de sensibilité
Cas le référenCe 1••% ENR

_. —
4. Quelles sont les conditions optimales pour
un mix électrique 100% renouvelable en
2050?
4.1 Plusieurs mix électriques sont possibles
Selon les hypothèses envisagées, l’étude permet d’identifier plusieurs mix possibles
permettant de répondre à la demande avec un mix de production électrique 100%
renouvelable et sans défaillance22.
C d ~f2 Cas de Progrès techniqueas e re erence Evolutionnaires
250 6W 02’ lM~.<~_
196 ~° alt
200 — 160
140 —
150 120 -——— —
100 - -. j lE”
U1OM
Wtotwe -
pv~I J,
té,0
£o&,.1..reflNG ,~ ~
•Eoliente,regreG q t
Eolls. ~ ,w posé -
Enlie. en net flottant
Ms*noelœ
Cas d’un renforcement réseau Cas d’une acceptabilité modérée
difficile
flide o
Gècthermle u
250 6W ~“ “, ~ 250 6W ‘4’ ~
208 t” J”
Méd.ard~tIon 200 72• “ 200 196
150 150
100 100 80 ,u~
~~41 41
I t.
jt .4’
Figure 39- Comparaison de plusieurs mix électriques possibles
Ces quatre cas d’études présentent des caractéristiques différentes:
• Le cas des progrès technologiques évolutionnaires correspond à un mix
comportant toutes les filières marines (éolien en mer flouant et posé,
houlomoteur et hydroliennes) ; sa capacité installée EnR est plus faible que
celle des trois autres, du fait des taux de charge élevés de ces filières.
• Le cas du renforcement réseau difficile est celui qui nécessite les plus
grandes capacités EnR et de stockage installées, pour compenser des
capacités d’échanges plus faibles.
~ C’est-à-dire que la consommation est satisfaite à chaque pas de temps.
42

.a tbn.a
a—b—a
Le cas de l’acceptabilité modérée comporte une faible proportion d’éolien
terrestre et PV au sol, compensés par une importante part de PV sur toitures,
et par l’émergence de la filière houlomoteur; beaucoup de stockage et de
capacités d’échanges sont associées à ce mix, du fait de profils de production
moins lisses des filières installées.
La description plus détaillée de ces 4 principaux scénarios est donnée dans les
paragraphes qui suivent.
4.1.1 Cas de référence
Ce paragraphe présente brièvement les résultats de l’optimisation du cas de
référence. Il correspond, non pas nécessairement au mix le plus souhaitable,
mais au mix optimal économiquement répondant aux critères centraux de l’étude.
4.1.1.1 Resultats nationaux globaux
On obtient le parc national présenté sur la Figure 40, avec les productions
annuelles associées Fi ure 41.
Capacités installées par filières 1Gw)
Cas de référence7,63 0.14 Bols
13,21 0. • 3,00 0,43 UIOM
8:92 25,45 PVtoiture
9,98 ~ Eolien terrestre NG
• Eolien terrestre NG
Eolien en mer posé
Eolien en mer flottant
22,92 37,64 Marémotrice
Houlomoteur
Hydrolienne
Hydraulique lac
Fil de eau
GéothermIe
Csp
7357 Méthanisation
Figure 40- Capacités installées par filière - cas de référence

— a
• fl.S
Production annuelle par filière (TWh)
Cas de référence
1,18 8,03 Bois
0,50 2 54 3,76
27,39 33,88 UIOM
30,15
PVtoiture
0,00 51.44
0.00 PVsoI
41.88
Eolien terrestre NG
• Eollen terrestre NG
Eolten en mer posé
52.92
tolien en mer
flottant
Marémotrice
Houlomoteur
208,29
Figure 41 Production nationale par filières cas de réference
La production se décompose en 63% d’éolien, 17% solaire, 13% hydraulique et 7%
de thermique renouvelable (incluant la géothermie). Ainsi, même si l’énergie
photovoltaïque est moins chère dans 29% des régions, le ratio PV/éolien reste de ¼.
Ce ratio est cohérent avec une étude du Fraunhofer IWES23 qui construit, pour
l’Allemagne, un mix optimal 80% renouvelable avec une production PV de 152 TWh
et une production éolienne de 650 TWh24. On étudiera au paragraphe 6 l’évolution de
ce ratio pour des mix différents.
Le graphique Figure 42 représente, pour chaque filière, la part du gisement sollicitée.
La filière cogénération au bois, malgré un LCOE plus important que la plupart des
filières (Figure 7), est exploitée en totalité, du fait de son caractère pilotable. La filière
éolienne terrestre (en agrégeant nouvelle et ancienne génération) exploite 75% de
son gisement.
La part de PV installée concerne essentiellement les grandes centrales au sol ; cela
se justifie par un facteur de charge globalement plus important que celui du PV sur
toiture, alors que les coûts d’installation au MW sont comparables. En outre, le
modèle ajoute 7 GW de PV sur toitures (dans les régions à fort ensoleillement) en
plus des 18GW qu’on lui impose comme seuils minimaux.
~: EnergieWirtschaftliche Bedeutung der Offshore WindEnergie fûr die EnergieWende, Fraunhofer
IWES, 2013
24 cette comparaison reste à relativiser, puisqu’elle fait référence à un scénario 80°o ENR, dans un
pays où le facteur de charge photovoltaïque est globalement plus faible.
44

_* FI~—
aS h
4.1.1.2 Résultats régionaux
Les cartes suivantes (Figure 43 et Figure 44) représentent respectivement les
productions et capacités installées par filière, réparties par région.
La production éolienne est majoritairement issue de la filière nouvelle
génération. Si les LCOE nationaux globaux des deux filières sont identiques,
on observe que l’éolien nouvelle génération est installé en priorité sur l’éolien
classique dans les régions où son LCOE est plus bas, régions avec peu de
vent.
Néanmoins, le LCOE n’est pas le seul critère d’arbitrage. Ainsi, en PACA, on
observe que le gisement éolien en mer posé est saturé avant celui du PV sur
toiture, qui présente un LCOE inférieur (63 €YMWh pour le PV sur toitures,
contre 78 €‘MWh pour l’éolien en mer). L’optimisation a ainsi privilégié un
profil de production journalier plus plat par rapport à un profil présentant une
forte production aux heures méridiennes, heures pour lesquelles la production
nationale est déjà très élevée.
Autre exemple : dans la région Nord Pas de Calais, où les filières nouvelle et
ancienne génération présentent un LCOE identique, on constate qu’elles sont
présentes simultanément (700 MW de NG et 1.9 GW de AG). En effet, la
région est fortement importatrice, avec des gisements saturés en éolien
terrestre et en mer, ainsi qu’en PV au sol (la seule filière non saturée est le PV
sur toitures, dont le coût dans cette région revient à 98 €YMWh). L’optimisation
affecte ainsi une partie du gisement éolien à la filière classique, ce qui permet
une puissance maximale délivrée plus élevée, à surface au sol contrainte.
Figure 42 . Saturation des gisements par filière
Remarques:
1. Les 96 0W d’éolien terrestre représentent environ 50 000 éoliennes (contre
4 000 à ce jour), et les 10 0W d’éolien en mer correspondent
approximativement à 5 000 éoliennes, ce qui peut poser des problèmes
d~cceptabilité sociale. Cette question est étudiée plus en détails au
paragraphe 5.9.
2. Le résultat de lbptimisation du cas de référence ne fait pas apparaître
d’énergies marines à cause du coût de production élevé pour ces filières dans
le scénario de référence. Une des variantes exposée au paragraphe 5.8 traite
un contexte qui voit émerger ces énergies.

— ds rfr.aa
a~ *
10S3TWh
O 7TWh
l-iyd rolienne
[loulomoteur
Marée-motrice
Fil de l’eau
Lacs et éclusées
Cogénération bois
UIOM
Méthanisation
Géothermie
PVau sol
PV sur toitures
cSp
Eolien terrestre AC
Eolien terrestre NG —
[olien en mer u e p
Eolien en mer flouant s’
Figure 43 - Productions par filière et par région (total national :482 TWh)
27GW
Q 3GW
e’
Hydrolienne
Houlomoteur b’
Marée-motrice
Fil de l’eau
Lacs et éclusées
STEP
Cogénération bois
UIOM
Méthanisation
Géothermie
PVau sol
PVsurtoitures
CSp
Eolien terrestre AG
Eolien terrestre NG
Eolien en mer
Eolien en mer flouant
‘ Gaz de synthèse — ‘irtelys
Stockage court terme
Figure 44 Capacités par filière et par région (total national - 232 GW, incluant le stockage)
4.1.1.3 Comparaison au mix electrique actuel
La capacité nationale installée est de 196 GW, soit une augmentation de plus de
55% par rapport au parc actuel (ce qui s’explique aisément par les différences de
46

~* ri—
•~h fl~s.afl.
taux de charge entre les filières EnR installées, et les filières thermiques actuelles).
La production totale annuelle baisse de 11% par rapport à la production actuelle
alors que la consommation baisse de 14%, et que l’on passe d’un bilan globalement
exportateur à des imports et exports équilibrés sur l’année (l’une des contraintes de
l’optimisation du mix 100% EnR est d’équilibrer les échanges). Ces 3% de différence,
soit 14 TWh de surplus (en plus de la valorisation par le powerToHeat et la
méthanation) sont considérés comme écrêtés ou non valorisés dans le cadre de
cette étude.
La Figure 45 permet d’observer l’évolution de la répartition régionale des productions
d’électricité. La répartition est globalement plus uniforme pour le mix optimisé,
notamment du fait de l’absence de contraintes de « paliers » d’installation (qui
concernent les tranches de la filière nucléaire).
10 4.
O llWh
M.rétmoirk* . -
Fidert.u -. -. . -
Ijcset&iu’ks
Co$énératian ~ t---.
010M - -
Mtihanisauion -
a
PV~usoi -
PVsurIoiivtn . . ‘ ‘
CSP
Lob, terrestre ~ - -
[o~enterrntreKO t ‘ - - - e
Eobnenmi $ ~- ,-‘~ -- -
(CG, ~‘~t- .~s
Figure 45 Comparaison de la répartition régionale des productions d’énergie entre aujourd’hui (à gauche) et 2050 (a
droite)
4.1.2 Autres mix possibles
L’incertitude sur les paramètres définissant le contexte 2050 est importante.
Certaines hypothèses peuvent avoir un impact assez sensible sur le résultat obtenu.
Aussi, l’étude envisage-t-elle plusieurs mix électriques possibles en fonction des
hypothèses de coût des technologies, de facilitation de développement du réseau et
d’acceptabilité sociale des EnR.
4.1.2.1 Progres technologiques évolutionnaires (PTE)
Cette variante suppose que les progrès technologiques réalisés à l’horizon 2050
seront plus poussés, principalement pour les énergies marines (le LCOE passant de
110 à 60 €/MWh, comme cela est présenté dans le document [Coûts]). Cette
réduction supposée de coût permet d’observer l’émergence des énergies marines,
comme cela apparaît Figure 46.
Remarque: les progrès technologiques pris en compte sont uniquement relatifs à
des réductions de coûts et à l’augmentation de gisement de la filière méthanisation.
Aucun aspect technique, tel que des évolutions de rendements, n’a été considéré
dans l’étude.

aab 1
Capacités Installées par filières (6W)
PTE
0,14 Bois
1,20 0, 2 0.~3 UIOM
13,21 7,63 1959 PV toiture
3,00 ‘ pv soi
Eolien terrestre NG
9go • Eolieri terrestre NG
25,48 Eolien en mer posé
0,24 Eolien en mer flottant
5,79
Marernotrice
544 Houlomoteur
Hydrolienne
Hydraulique lac
Fil de l’eau
Géothermie
22,95 CSP
Méthanisation
53,09
Figure 46- Capacites installées par filière - cas PTE
22 56 PTE
1,18
1047
0.50 ‘ 3,76 UIOM
2209 PVtoiture
~•720 36,41
PVsol
13,16
Eolien terrestre NG
Eolien en mer pose
43,79
Marémotrice
0,48 Houlomoteur
25,32 Hydro enne
Hydraulique lac
154,39 Fil de l’eau
22,43 -
Geothermie
53,00 CSP
Méthanisation
Figu e 47 - Productions annuelles par filière - cas PTE
Cette variante est approfondie dans la section 5.8.
4.1.2.2 Renforcement réseau difficile
Cette variante se positionne dans un cadre de renforcement difficile du réseau de
transport, par exemple du fait de la construction de lignes souterraines pour des
questions d’acceptabilité. Le coût de l’installation capacitaire de lignes inter-
régionales est supposé triplé dans ce contexte. Les résultats (Figure 48) montrent
que dans ce cadre, l’optimisation favorise l’installation de PV et d’éolien classique
par rapport à l’éolien nouvelle génération. En effet, dans ce scénario, la production
locale est favorisée par rapport aux imports extra-régionaux, et les installations
48

_s ri—
d’EnR sont effectuées en priorité dans les régions où les besoins sont les plus
importants, plutôt que dans celles où les productions sont les plus rentables (avec
les facteurs de charges les plus importants25). En outre, à surface au sol donnée,
l’éolien ancienne génération offre (structurellement) un gisement en puissance plus
important que la nouvelle génération, et, associé à du stockage, permet de satisfaire
les équilibres offre-demande locaux, comme cela est détaillé au paragraphe 5.6.
La puissance réseau installée baisse de 40% par rapport au cas de référence, soit
de 68 GW à 41 GW. La part des imports dans la consommation des régions baisse
de 22% en moyenne (baisse de 2% à 46% en fonction des régions). Ainsi, malgré
une différence apparente assez faible des mix électriques installés au niveau
national, cette variante traduit toutefois la mise en place d’équilibres locaux plus
importants.
Capacités installées par filières (GW)
13,21 Renforcement réseau difficile0,14 B
0,42 0,92
0,24 ‘ UIOM
00 ‘ 0,43
0, ‘ PVtolture
29,95
7,23 PV 50
Eolien terrestre NG
Eolien en mer posé
Eollen en mer flottant
Marémotrice
37,04 40,11
I4oulomoteur
Hvdrolienne
Hydraulique lac
Fil de l’eau
Géothermie
Csp
Méthanisation
64,87
Figure 48-Capacités installées par filière — cas du renfor ement réseau difficile
25 Ainsi, une augmentation de 20% de la capacité de ~v sur toitures n’induit qu’une augmentation de
13% du productible annuel issu de cette filière.
49

k
a*bIafl.
0,50 Renforcement réseau difficile
Bois
33,88 1,18 8,03 22,70 3,16 UIOM
PV toiture
39 33,50 PV sol
0,48 Eolien terrestre NG
0,00 53,62 • Eolien terrestre NG
Marémotrice
Houlomoteur
Hydrolienne
Hydraulique lac
Fil de l’eau
Géothermie
csp
Méthanisation
186,06
Figure 49-Productions annuelles par filières — cas du renforcement réseau difficile
4.1 2.3 Acceptabilité sociale modérée
On se place, pour cette variante, dans le cadre d’une acceptabilité sociale modérée,
c’est-à-dire que les gisements accessibles par les filières utilisant de l’espace au sol
ont été plus fortement contraints. Pour les centrales photovoltaïques au sol, des
restrictions supplémentaires sont mises en place sur le type de sol accessible par
cette technologie, aboutissant à un gisement potentiel de 25 0W (au lieu de 47).
Pour l’éolien terrestre, la prise en compte de scénarios de déploiement basés sur
des exercices de prospectives régionales aboutit un gisement potentiel de seulement
61 GW (pour des éoliennes AG).
Dans ce contexte, pour satisfaire l’équilibre offre-demande, le système fait appel à de
nouvelles filières moins contraignantes d’un point de vue acceptabilité sociale,
notamment les énergies marines et les modules photovoltaïques sur toitures.
La capacité installée totale est globalement stable (196 GW), mais la production
totale annuelle diminue de 2% (de 482 à 474 TWh), du fait de l’importante
sollicitation de PV sur toitures, au facteur de charge moins élevé que les filières qu’il
remplace. La capacité du réseau augmente de 18% par rapport au cas de référence
(de 68 0W à 80 GW), notamment pour compenser le caractère plus localisé de la
production (dans les régions littorales et du Sud). Plus de détails seront fournis à ce
sujet au paragraphe 5.4, en particulier sur la faible sollicitation de la filière
hydrolienne.

a CIa..
Variante acceptabilité modérée
0,14
7,63 0,42 0,92 3,00 043
Bois
5,11 UIOM
0,24
PV toiture
9,38 PV sol
Eolien terrestre NG
68,31
• Eolien terrestre AS
15,36 Eol en en mer posé
Eohen en mer flottant
Marémotrice
Houlomoteur
Hydrolienne
18,26
Hydraulique lac
Fil de f eau
29,48 24,35 Géothermie
csp
Méthanisation
Figure 50-Capacités installées par filière - cas d’une acceptabilité modérée
Production annuelle par filière (TWh) Bois
Variante acceptabilité modérée
1,18 UIOM
33,88 0,50 8,03 23,30 3,76 PVtoiture
27,39 PV sol
1,09 Eolien terrestre NG
22,58 87,73 • Eolien terrestre AG
Marémotrice
32,57 Houlomoteur
Hydrohenne
Hydraulique lac
Fil de eau
Géothermie
82,48
CSP
44,44
Methanisation
Figure 51 - Productions annuelles par filières - cas dune acceptabilité modérée
4.2 La mixité technologique est essentielle
4.2.1 Complémentarité du solaire et de l’éolien
Dans un contexte avec très peu de moyens pilotables, il semble en premier lieu
évident que la mixité des technologies est un facteur de résilience du système
électrique, le rendant ainsi moins dépendant des phénomènes météorologiques
51

, s rfra
extrêmes. L’étude a permis de développer davantage cet argumentaire en chiffrant
l’intérêt économique apporté par la mixité des technologies.
Le mix technologique optimisé exploite à la fois les technologies solaires et éoliennes.
4.2.1.1 Analyse du cas de référence
Les deux technologies sont en effet complémentaires: les technologies éoliennes
(au profil journalier plus plat en moyenne) assurent globalement de la production
toute l’année, et notamment l’hiver (exemple en décembre Figure 52), tandis que la
production solaire permet de fournir de l’énergie à bas coût (la forte production aux
heures méridiennes étant compensée par le pilotage de la demande et les capacités
de stockage nécessaires pour assurer l’équilibre offre-demande lors de l’ultra-pointe).

— * FI~—
a*k flhib.e1
UIOM Pvausol — Demande
Géothermie PV sur toitures Impacts
Fil de eau CSP Déstoclcage court-terme
Marée-motrice Cogénéntion bois Déstockage inter saisonnier
Zolien terrestre NG Cogénération Déstoclcage STEP
Zolien terrestre AS méthanisation
Eolien en mer Lacs et éclusées
120GW
— 62 heures
( )
90GW
606W ~j
30GW I
**. o_li —
0112, 13h 29 12,22h
Figure 52- Production cumulée en décembre essentiellement éalienne
On constate sur la Figure 54 que la forte production PV française et des pays
frontaliers est stockée la journée en été, non seulement pour remplir les stocks inter-
saisonniers, mais également pour déstocker et exporter la nuit vers les pays
frontaliers (Figure 53) ~
Remarque le présent rapport produit plusieurs représentations de cc consommations
cumulées », telles que celle Figure 53. Celles-ci comportent toujours une structure
similaire, à savoir les différents types de consommations (piotables et non piotables)
empilés les uns au-dessus des autres, dont la somme correspond à la demande
totale (en trait plein noir). Au-dessus de la demande totale, on peut visualiser les
exports ainsi que le stockage.
26 Ce constat serait bien sûr différent si des capacités de stockage supplémentaires étaient
développées à l’étranger.
53

— Exports Stockages la journée
consommation non t Stockage inter
pilotable —
saisonnier
consommation pilote. Exports la nuit
quotidiennement Stockage STEP
Demande Déstockage court-
terme
1000W
17 heures ~rteIys
s
xœø~.a ,,.,tze,,œ,a ca~~.œAM I2~tœ ~.Ø’,.,en, j*&s. ,.,.~,,as ,_,i. ~, ,.,, ~,a
Figure 53 courbe de demande pilotée, deux ème semaine d’aoû
(110M Pv au soi Demande
Géothermie PV sur toItures Imports
Fil de l’eau csp
Marée-motrice Cogénération bois Déstockage inter-saisonnier Surproduction PV et
Eollen terrestre NO j_ Cogénératlon Destockage STEP -
EoIien terrestre AG méthanlsation Déstockage court-terme imports la ournee
Eoiien en mer Lacs et éclusées
Déstockage la nuit
1006W ~ - _~rteIys
s
75GW —
506W —
256W —
..4,~,aM, ~,n. jqlt ~e,,a,. ~ A.,2.s,a ~ ..q,4 ~*~— ~ ~ ~I. •~mfl
Figure 54 Courbe de production, deuxième semaine d’août
4.2zL2 Quelle valeur du PVapportée au système?
Pour quantifier l’importance de la mixité technologique, un parc électrique « sans
PV » a été optimisé (Figure 55). On constate qu’en l’absence de PV, le système
électrique doit faire appel à des gisements supplémentaires, qui s’avèrent moins
rentables (les gisements les plus rentables étant déjà sollicités par le modèle), pour
les filières éoliennes terrestre et en mer flottante. Ainsi, le coût capacitaire EnR
augmente de 4% (de 32 à 33 milliards par an). Si un tel surcoût semble relativement
faible, il nécessite cependant une importante acceptabilité sociale, avec une
augmentation des capacités installées de 14% pour l’éolien terrestre et de 50% pour
l’éolien en mer, En outre, si l’on ramène ce surcoût à l’énergie photovoltaïque
remplacée par d’autres ressources (82 TWh), on en déduit un surcoût du
remplacement du PV de 24 €‘MWh.
Le fait d’exploiter plus de gisement d’une même filière suscite également un besoin
accru de stockage (pour compenser les périodes sans vent), notamment de court et
moyen terme (6 et 32 heures respectivement), avec une augmentation capacitaire de
23°o (1.6 GW supplémentaires de STEP et 2.9 GW supplémentaires de stockage de
court-terme), dont le surcoût annuel est estimé à 400 M€
54

— Fb*
•*b *i1
En outre, dans certaines régions, l’optimisation va préférer installer des filières aux
LCOE plus élevés (énergies marines notamment) plutôt que les moins chères, de
manière à assurer une complémentarité entre profils; ainsi, on observe sur la Figure
56 que les profils des filières éoliennes sont très proches, ce qui justifie l’exploitation
d’une filière marine dans ce contexte, même si cela augmente le coût de revient de
l’énergie. Les énergies marines viennent ainsi se substituer au PV pour assurer la
complémentarité entre filières.
- r
276W
Q 3Gw
Hydrolienne
Houlomoteur
Marée-motrice
Fil de reau
tacs et éclusées
SlIP
Cogénération bois
UIOM
Méthanisation
Géothermie
csp
Folien terrestre AS
Eolien terrestre NG
Eolien en mer
Gaz de synthèse -
CAES ‘%rtelys
Figure 55 Carte es capacités obtenues suite à une optimisat on sans les hères PV
Ecarts entre les profils de disponibilités annuels au pas hebdomadaire de la filière
06 éolienne NG et ceux d’autres filières
05
Ecart avec la
filière éolienne
en mer posée
Ecart avec la
filière
houlomoteur
-0,3
-0,4
Figure 56- Ecarts entre profil hebdomadaires moyens en Pays de Loire

_* ç__
4.2.2 Arbitrage entre les filières éoliennes terrestres ancienne
et nouvelle génération
Comme évoqué au paragraphe 4.1.1.2, on observe que l’arbitrage entre les filières
éoliennes terrestres est réalisé suivant un critère de LCOE27. Ainsi, dans les régions
à vent fort, l’ancienne génération est privilégiée, car son taux de charge élevé lui
permet de produire à un coût très rentable. Dans les régions à vent faible, la nouvelle
génération est favorisée, puisqu’elle présente un taux de charge nettement supérieur
à celui de l’ancienne génération.
Globalement dans le scénario de référence, 63% de la production nationale annuelle
est de source éolienne terrestre, assurée à 80% par la filière nouvelle génération.
Pour mesurer à quel point la filière nouvelle génération est déterminante vis-à-vis de
la place prépondérante de l’éolien terrestre dans le mix, une analyse de sensibilité a
été menée; une optimisation du parc et du réseau a été réalisée, sans possibilité
d’intégrer la filière nouvelle génération.
Le mix optimisé sans éolien nouvelle génération est représenté sur la Figure 57. La
capacité éolienne terrestre est en augmentation (de 14%) par rapport au cas de
référence, et représente la moitié du parc installé total (également en légère
augmentation, de 12%). Cependant, la production éolienne terrestre totale se voit
réduite (de 7%), du fait des facteurs de charge éolien ancienne génération
globalement plus faibles que ceux de la nouvelle. En outre, le prix moyen annuel de
l’énergie issue de la filière éolienne ancienne génération augmente de 60 à
63 €YMWh, puisque des gisements moins rentables sont sollicités pour celle filière.
Pour compenser cette baisse de la production éolienne terrestre, l’optimisation fait
appel à d’autres filières, aux profils complémentaires (7 GW supplémentaires de PV
sur toitures sont installés, ainsi que près de 3 GW d’éolien en mer), mais plus chers
pour le système. En outre, l’augmentation du parc installé de photovoltaïque induit,
en parallèle une augmentation de la capacité installée de stockage de court-terme
(de 15%, soit 2 GW). Ces modifications du mix induisent des surcoûts capacitaires
annuels de production de 400 M€~ de stockage de 200 M€et de réseau de 100 M€~
soit 1% du coût total annuel de gestion du mix électrique français par rapport au
scénario de référence. Les économies générées par la filière NG représentent ainsi
3 €JMWh éolien, soit 5% du coût de production de l’énergie éolienne NG.
Remarque : Ce résultat est fortement lié aux hypothèses de profils de production des
filières éoliennes AG et NO. Plus de détails sur la reconstitution de ces profils sont
disponibles dans le document [EolienPVJ.
27 Les LCOE cibles des deux technologies éoliennes AG et NO ont été considérés comme équivalents
en moyenne nationale, bien que la structure de coût soit différente entre les deux technologies
(CAPEX par MW supérieur pour l’éolien NO, mais productible supérieur), cette égalité au niveau
national se traduit cependant par de légères différences au niveau régional, selon que le gisement de
vent est supérieur ou intérieur au vent moyen sur le territoire national.
56

_. r—
0,42 Sans Eolien NG
13,21 0,14
0 24 7,63 3,00 0,43
0,00
Bois
0,00 ‘ 32,67 UIOM
12,64
PV toiture
PVsoI
Eolien terrestre NG
• Eolien terrestre AG
Folien en mer flottant
Marémotrice
Houlomoteur
Hydrolienne
0,00 Hydraulique lac
Fil de l’eau
Géothermie
109,00 Csp
Méthanisation
Figure 57-Capacités installées par filière Cas sans éolien NG (219GW installés)
Production annuelle par filière (TWh) Bois
Sans Eolien NG
1,18 8,03 UIOM
33,88 0, 0 22,69 3,76 PVtoiture
27,39
5 PVsol
0.48 o,8&0
0,0 Eollen terrestre NG
53,23
• Eolien terrestre AG
53,03
Eolien en mer pose
0,00 Eolien en mer
flottant
Marémotrice
Houlomoteur
Hydrolienne
Hydraulique lac
Fil de l’eau
Figure 58- Production annuelle par filière - Cas sans Eolien NG
Cette analyse de sensibilité permet de vérifier que la filière nouvelle génération
favorise l’intégration de la production éolienne dans le mix optimisé, notamment dans
les régions à vent modéré. L’éolien ancienne génération est quant à lui valorisé dans
les régions à vent fort, dans lesquelles il est plus rentable que la nouvelle génération
(ainsi le coût de revient moyen annuel de l’énergie fournie par la filière nouvelle
génération dans le cas de référence est de 64 €/MWh, tandis que celui de la filière
ancienne génération est de 60 €‘MWh).
57

4.2.3 Une mixité technologique avant tout nationale
L’algorithme s’appuyant sur une donnée unique (par région) de coût et de taux de
charge, l’optimisation économique installe, dans chaque région, les filières
présentant les meilleurs rapports coûtlefficacité. Une plus grande diversité des LCQE
par région augmenterait la mixité technologique au sein de chaque région. A un
niveau national, la mixité technologique apparaît du fait de la variabilité des LCOE
entre régions.
Les filières ~v émergent plutôt au sud où l’ensoleillement est meilleur et éolien là où
les facteurs de charge sont les plus intéressants (Figure 59, Figure 60, Figure 61,
Figure 62).
Comme présenté précédemment, l’arbitrage technologique ne s’effectue pas suivant
le seul critère de coût de revient de l’énergie en €‘MWh. Ainsi, le «service rendu au
système» (notamment la forme du profil journalier moyen de production) par la
technologie entre également en compte (cette problématique est étudiée plus en
détails dans le document [Marche]).
ô_t
• s2~4_
y, I
€/MWh 61 GW installés
55 .. 2
- - n . 6 5 3
63 4
62 10 9
71 ~ 7
70 6
70 71 0
122
61 0
- ~St&ys ‘utdys
Figure 59 Comparaison erit e les répartitions par région des capacités installées à droite) et des LCOE (à gauche) de la
filière éolienne NG

_a —
€/MWh 6W installés
- 53
64- 0
63 58 -
t- ;—,
I.—
Figure 60 Comparaison entre les répartitions par région des capacités installées (à droite) et des LCOE (à gauche) de la
filiere éolienne AG
84
€/MWh 7, 6W installés
77
76 ~ 79 79
72
73 76
76 73
71 67
66
53
6
J-
Figure 61- Comparaison entre les répartitions par région des capacités installées (a droite) et des LCOE (à gauche) de la
filière PV au sol

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